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#机器学习及数据挖掘

在做实习推荐算法工程师时学习到的一些算法将会贴在这里

###增强学习

1. UCB(upper confidence bound)上置信度算法
2. 抓取商品的URL

###文件列表

1. UCB算法：

   1. 最初的C++编写的UCB1算法基础类
   2. 使用基于C++11和boost1.56编写，名为served的http服务器，开发的UCB算法测试demo。
   3. C++UCB类的json解析速度测试
   4. 重新使用python编写的UCB类，使用Python的tornado异步非阻塞的web服务器搭建的UCB推荐服务器

2. 抓取商品URL：

   1. 抓取什么值得买的双十一购物清单的商品URL，使用shell与python混编。

3. 分析用户操作记录，给用户关注的店铺，品牌，列表排序：

   1. 用户对商品的操作记录有：点击，购买，收藏，拉黑
   2. 通过MySQL数据库得到商品对应的品牌，店铺，或者列表，记录下每个店铺的操作记录
   3. 通过打分，将用户的关注店铺，品牌排序，将结果保存在redis数据库中